趙雯昕，賴雪峰，夏昱成，李素鈞，周金梅

（1 中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所，成都 610209）（2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 電子電氣與通信工程學(xué)院，北京 100049）

0 引言

近年來(lái)隨著無(wú)人機(jī)等遠(yuǎn)距目標(biāo)檢測(cè)需求的興起，基于紅外波段的弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)因其全天時(shí)、探測(cè)距離遠(yuǎn)、不主動(dòng)發(fā)射電磁波等特點(diǎn)成為了研究熱點(diǎn)。但紅外探測(cè)器因其自身工藝水平不足，存在盲元、閃元等無(wú)效像元，導(dǎo)致紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)難度加大。其中盲元分為灰度值過(guò)高的亮元和灰度值過(guò)低的壞元，其位置相對(duì)固定，易于標(biāo)定，通常探測(cè)器在出廠時(shí)進(jìn)行標(biāo)定；而閃元又被稱之為過(guò)熱像元、隨機(jī)盲元等，其灰度值存在劇烈波動(dòng)的情況，在時(shí)域上表現(xiàn)形式多變，呈現(xiàn)如1/f噪聲、爆裂噪聲、階躍噪聲等噪聲波形。同時(shí)閃元的位置受工藝缺陷、系統(tǒng)工作狀態(tài)和隨機(jī)噪聲等因素的影響，在應(yīng)用過(guò)程中并不完全固定，難以準(zhǔn)確標(biāo)定。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)盲閃元的檢測(cè)方法進(jìn)行了相關(guān)研究。石巖等［1］采用自適應(yīng)投影匹配分解法對(duì)特征直方圖進(jìn)行高斯分解，并估計(jì)出有效像元特征的分布區(qū)間從而進(jìn)行判別，這種分類準(zhǔn)則可以有效檢測(cè)出無(wú)效像元。代少東等［2］利用場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)過(guò)程中有效像元和盲元在局部窗口中的響應(yīng)率存在的顯著差異性實(shí)現(xiàn)盲元和閃元的即時(shí)檢測(cè)和補(bǔ)償，使用流程簡(jiǎn)單，能夠有效提高盲元檢測(cè)率。李麗萍等［3］利用形態(tài)學(xué)開(kāi)閉運(yùn)算對(duì)尖峰信號(hào)的濾波性質(zhì)來(lái)提取盲元和閃元，算法簡(jiǎn)單，便于實(shí)現(xiàn)。冷寒冰等［4］提出了基于模糊中值濾波和時(shí)域累積的自適應(yīng)盲元檢測(cè)與補(bǔ)償算法，能克服溫漂而導(dǎo)致的隨機(jī)盲元。劉高睿等［5］針對(duì)紅外線列閃元分析了閃元現(xiàn)象在紅外掃描圖像中的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于時(shí)序多幀最大值投影的閃元檢測(cè)與補(bǔ)償方法，該算法可以保留一定的目標(biāo)信息并使檢測(cè)不受閃元干擾。鄭曉等［6］提出了一種基于滑動(dòng)窗口的紅外焦平面陣列無(wú)效像元檢測(cè)算法，使用局部中值濾波算法進(jìn)行補(bǔ)償，改善了紅外焦平面陣列成像質(zhì)量。SONG Z 等［7］引入了閃爍像素置信度評(píng)估策略和閃爍像素選擇機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了在較短幀數(shù)內(nèi)對(duì)閃爍像素的精確抑制。但上述這些方法主要針對(duì)固定工作點(diǎn)下的灰度圖像進(jìn)行閃元檢測(cè)，當(dāng)探測(cè)器工作點(diǎn)發(fā)生變化時(shí)，圖像灰度和閃元特性會(huì)相應(yīng)發(fā)生改變，從而影響閃元的檢測(cè)效果。

本文從閃元產(chǎn)生的原因和機(jī)理出發(fā)，根據(jù)閃元典型時(shí)頻特征的不同對(duì)閃元進(jìn)行分類，在此基礎(chǔ)上分析了復(fù)合條件工作點(diǎn)下閃元的特性以及使用原始灰度圖像進(jìn)行閃元檢測(cè)存在的問(wèn)題，提出了一種結(jié)合灰度域圖像和能量域圖像的復(fù)合條件工作點(diǎn)閃元標(biāo)定方法。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法可以解決單一工作點(diǎn)對(duì)閃元激發(fā)條件不夠充分和像元響應(yīng)率不均勻所造成的閃元漏檢等問(wèn)題。

1 閃元的產(chǎn)生原因和機(jī)理

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)閃元產(chǎn)生的機(jī)理進(jìn)行了相關(guān)研究。GROSS W 等［8］認(rèn)為閃元與1/f噪聲有關(guān)，并且具有隨機(jī)閃爍特性。黃楊程等［9］認(rèn)為離子注入成結(jié)中注入離子與碲鎘汞相互作用引入的晶格缺陷和器件表面的缺陷引起載流子的漲落，最終導(dǎo)致噪聲產(chǎn)生。李建林等［10］認(rèn)為材料器件工藝缺陷，熱致?lián)p傷缺陷，信號(hào)傳輸路徑缺陷都有可能造成無(wú)效像元的產(chǎn)生，此外外部環(huán)境應(yīng)力或工作應(yīng)力也是部分原因。周孝好等［11］認(rèn)為在器件的體內(nèi)以及表面存在諸多的缺陷和雜質(zhì)，這些缺陷和雜質(zhì)在探測(cè)器的光電過(guò)程中將充當(dāng)光生載流子的俘獲、復(fù)合以及散射中心等角色，會(huì)導(dǎo)致載流子濃度或遷移率的漲落，最終形成探測(cè)器噪聲。楊德振等［12］認(rèn)為閃元主要來(lái)源于碲鎘汞等焦平面材料的離子鍵作用力弱，電學(xué)性能不均勻，載流子濃度不一致，成結(jié)損傷，同時(shí)探測(cè)器的1/f噪聲也會(huì)帶來(lái)像元灰度的閃爍，表現(xiàn)為像元輸出電平有時(shí)正常有時(shí)無(wú)法表征輻射強(qiáng)度及其強(qiáng)度變化量等。

圖 1 HgCdTe 探測(cè)器結(jié)構(gòu)示意圖Fig 1 Structure diagram of HgCdTe detector

總的來(lái)說(shuō)，閃元產(chǎn)生原因并不單一，閃元內(nèi)部通常包含多種缺陷。其時(shí)序特性由缺陷和外部應(yīng)力條件共同決定。復(fù)雜的缺陷機(jī)理和多變的外部應(yīng)力條件導(dǎo)致了閃元時(shí)序特性的雜亂。根據(jù)典型時(shí)序特征的不同，將其分為四類閃元：Ⅰ類為正向爆裂噪聲閃元；Ⅱ類為反向爆裂噪聲閃元；Ⅲ類為階躍噪聲閃元；Ⅳ類為1/f噪聲閃元。

Ⅰ類正向爆裂噪聲閃元在時(shí)域上會(huì)隨機(jī)出現(xiàn)向上尖峰值，主要來(lái)源于半導(dǎo)體缺陷在禁帶中產(chǎn)生的缺陷能級(jí)［13］，在半導(dǎo)體內(nèi)部的電子發(fā)生躍遷時(shí)，內(nèi)部的缺陷能級(jí)導(dǎo)致PN 結(jié)內(nèi)形成電位差，最終產(chǎn)生噪聲，其對(duì)應(yīng)的噪聲功率譜密度函數(shù)為

式中，KB為取決于半導(dǎo)體材料中雜質(zhì)情況的常數(shù)，Ib為流過(guò)PN 結(jié)的工作電流，f0為轉(zhuǎn)折頻率，在頻率小于轉(zhuǎn)折頻率時(shí)功率譜密度曲線趨于平坦［14］。此類閃元噪聲對(duì)系統(tǒng)工作狀態(tài)較為敏感，隨PN 結(jié)工作電流增大而增大。

Ⅱ類反向爆裂噪聲閃元在時(shí)域上會(huì)隨機(jī)出現(xiàn)向下尖峰值，是一種特殊的RTS（Random Telegraph Signal）噪聲。當(dāng)電子在PN 結(jié)中流動(dòng)時(shí)，PN 結(jié)界面上存在的缺陷會(huì)隨機(jī)地俘獲和釋放載流子，導(dǎo)致載流子流在時(shí)間上的不均勻性從而產(chǎn)生噪聲，其對(duì)應(yīng)的噪聲功率譜密度函數(shù)為

式中，Kd為取決于PN 結(jié)界面缺陷雜質(zhì)情況的常數(shù)，ΔI為缺陷所引起的電流幅度變化，f0為轉(zhuǎn)折頻率。此類閃元噪聲特性與Ⅰ類閃元相反，當(dāng)工作點(diǎn)的電流增大時(shí)，PN 結(jié)中溝道寬度增大，界面缺陷對(duì)載流子流的不均勻性影響會(huì)被平均而減小，導(dǎo)致其噪聲隨PN 結(jié)工作電流減小而增大。

Ⅲ類階躍噪聲閃元在時(shí)域上會(huì)隨機(jī)出現(xiàn)階躍變化，階躍持續(xù)時(shí)間比Ⅰ/Ⅱ類閃元更長(zhǎng)，且時(shí)域上存在多個(gè)階躍。該類閃元的缺陷只在特定外部應(yīng)力條件下使信號(hào)不穩(wěn)定，產(chǎn)生階躍干擾，其對(duì)應(yīng)的噪聲功率譜密度函數(shù)表達(dá)式為

式中，n為階躍個(gè)數(shù)，Ei為第i個(gè)階躍干擾引起的噪聲幅度峰值，τi是對(duì)應(yīng)的時(shí)間常數(shù)。此類閃元噪聲與PN結(jié)工作電流相關(guān)性不大，是內(nèi)部缺陷和外部應(yīng)力共同作用的結(jié)果。

Ⅳ類1/f噪聲閃元在時(shí)域上呈閃爍狀，時(shí)域噪聲主要表現(xiàn)為1/f噪聲。這種噪聲主要來(lái)源于晶體的接觸不良，比如碲鎘汞焦平面陣列與硅讀出集成電路互連和信號(hào)傳輸引線鍵合的接觸缺陷［15］，其對(duì)應(yīng)的噪聲功率譜密度函數(shù)為

式中，Kf為取決于接觸面材料類型和幾何形狀的系數(shù)，Idc為PN 結(jié)工作電流平均值［14］。這類噪聲在低頻下比較突出，頻譜呈現(xiàn)整體下降趨勢(shì)。此類閃元會(huì)受到工作點(diǎn)狀態(tài)影響，噪聲隨PN 結(jié)工作電流增大而增大。

上述閃元對(duì)應(yīng)的典型時(shí)域波形和其噪聲功率譜密度如圖2 所示。

圖2 閃元與正常像元時(shí)域圖和噪聲功率譜密度Fig.2 Time domain diagram and noise power spectral density diagram of flickering pixels and normal pixel

在紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，為了使系統(tǒng)工作在最佳工作狀態(tài)，需要根據(jù)目標(biāo)和場(chǎng)景的溫度變化調(diào)節(jié)積分時(shí)間。對(duì)于紅外相機(jī)而言，積分時(shí)間和探測(cè)溫度的變化都會(huì)引起工作點(diǎn)的改變，進(jìn)而帶來(lái)不同的外部應(yīng)力，致使閃元數(shù)量和位置發(fā)生變化。同一位置閃元在不同工作點(diǎn)下會(huì)表現(xiàn)出不同的特性，單一工作點(diǎn)對(duì)閃元激發(fā)條件不夠充分，只有部分閃元表現(xiàn)出來(lái)；多個(gè)復(fù)合條件工作點(diǎn)對(duì)閃元激發(fā)條件更加充分，能夠表現(xiàn)出更多閃元及其變化情況，本文將在多個(gè)復(fù)合條件工作點(diǎn)下探究各類閃元的變化特性。

2 復(fù)合條件工作點(diǎn)下的閃元特性及分析

探測(cè)像元的輸出灰度值和入射幅亮度之間的關(guān)系可以表示為［16］

式中，Xi，j表示紅外探測(cè)器焦平面位置為像元(i，j)的輸出灰度值，ηi，j表示像元(i，j)對(duì)目標(biāo)幅亮度的響應(yīng)率，Li，j表示目標(biāo)幅亮度，hs(i，j)為紅外系統(tǒng)的雜散輻射，hdet(i，j)(t)為探測(cè)器暗電流等因素引起的偏置。

為了探究工作點(diǎn)變化時(shí)，閃元和正常像元的差別，選取了典型的閃元和正常像元作為對(duì)比。圖3 為閃元和正常像元隨溫度、積分時(shí)間變化的灰度均值變化。由式（5）可得，積分時(shí)間延長(zhǎng)，探測(cè)溫度升高，正常像元灰度均值增加。圖3 中閃元灰度均值和增長(zhǎng)趨勢(shì)都相近于正常像元，難以利用灰度均值作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)檢測(cè)閃元。

圖3 正常像元與閃元不同工作點(diǎn)下灰度均值變化Fig.3 Average gray-level changes under different operating points of normal pixel and flickering pixel

從時(shí)域噪聲的角度來(lái)分析像元的波動(dòng)變化，正常像元的時(shí)域噪聲是光子噪聲、暗電流噪聲及讀出噪聲的共同作用，對(duì)于原始圖像的正常像元噪聲而言［17］有

式中，EP(i，j)為單位面積下的入射紅外輻射光子數(shù)，溫度越高，光子數(shù)越多，面對(duì)均勻輻射源時(shí)，每一個(gè)像元的EP(i，j)相等；AD為像元面積；ηi，j為像元響應(yīng)率，由于工藝問(wèn)題，每一個(gè)像元的ηi，j并不完全一致；t為積分時(shí)間，Di，j為像元在無(wú)輻射時(shí)產(chǎn)生信號(hào)的電子數(shù)，N2read為讀出噪聲，與讀出集成電路結(jié)構(gòu)相關(guān)，對(duì)于工作在特定積分電容下的探測(cè)器，其讀出噪聲相對(duì)穩(wěn)定。

由式（6）可得，溫度升高，EP(i，j)增加，光子噪聲增大；延長(zhǎng)積分時(shí)間t，暗噪聲和光子噪聲都會(huì)增加，正常像元的總體噪聲也增加。而閃元的噪聲機(jī)理相較于正常像元更為復(fù)雜。

探測(cè)溫度和積分時(shí)間會(huì)改變像元內(nèi)部直流電流大小、載流子濃度等因素，這些因素與閃元本身缺陷共同作用，使得閃元產(chǎn)生不同的特性。由圖（3）可以看出，在不同工作點(diǎn)下閃元的灰度均值變化趨勢(shì)與正常像元相似，但噪聲波動(dòng)又明顯異于正常像元（圖（2））。說(shuō)明閃元依然能夠進(jìn)行部分光電轉(zhuǎn)換，但受其缺陷的影響，在時(shí)域上灰度值會(huì)出現(xiàn)明顯波動(dòng)。因此，閃元可以看作是在正常像元的響應(yīng)上疊加了一個(gè)由像元缺陷導(dǎo)致的獨(dú)立噪聲，閃元時(shí)域噪聲表達(dá)式為

式中，std2(Δx)表示像元缺陷引起的噪聲，其中Sf隨不同工作點(diǎn)變化。

為了更好地探究閃元隨工作點(diǎn)變化的趨勢(shì)，本文對(duì)比各類典型閃元在不同工作點(diǎn)下的時(shí)域均值噪聲變化和波形圖變化，如圖4、圖5 所示。

圖4 復(fù)合條件工作點(diǎn)下閃元噪聲變化曲線，工作點(diǎn)以噪聲均值大小排列Fig.4 Noise curves of flickering pixel under compound condition operating points， the operating points arranged according to the average temporal noise

圖5 復(fù)合條件工作點(diǎn)閃元時(shí)序波形圖，工作點(diǎn)以噪聲均值大小排列Fig.5 Timing waveforms of flickering pixel under compound condition operating points， the operating points arranged according to the average temporal noise

總體而言，各類閃元在復(fù)合條件工作點(diǎn)下的特性不盡相同。對(duì)于Ⅰ類閃元而言，其產(chǎn)生的正向爆裂噪聲隨圖像時(shí)域噪聲均值增加而逐漸增加，這是由于PN 結(jié)對(duì)應(yīng)的工作電流變化引起的，當(dāng)工作電流較大時(shí)，Ⅰ類閃元噪聲更突出。對(duì)于Ⅱ類閃元而言，它在復(fù)合條件工作點(diǎn)上特性與Ⅰ類閃元正好相反，其噪聲隨圖像時(shí)域均值增加而逐漸減小，當(dāng)PN 結(jié)工作電流較小時(shí)，PN 結(jié)界面缺陷對(duì)其影響更大，Ⅱ類閃元噪聲更突出。對(duì)于Ⅲ類閃元而言，在部分工作點(diǎn)上響應(yīng)正常，而在某些工作點(diǎn)上會(huì)出現(xiàn)階躍噪聲。說(shuō)明Ⅲ類閃元缺陷與PN結(jié)工作電流相關(guān)性不大，主要在特定應(yīng)力下被觸發(fā)，特定應(yīng)力使得閃元信號(hào)傳輸路徑參數(shù)出現(xiàn)變化，從而形成隨機(jī)階躍噪聲。對(duì)Ⅳ類閃元而言，由于晶體接觸不良的1/f噪聲也受到PN 結(jié)工作電流的影響，其噪聲趨勢(shì)變化和Ⅰ類閃元相似，隨圖像時(shí)域噪聲均值增加而逐漸增加。除了上述典型閃元類型以外，還存在混合了多種缺陷的閃元，其表現(xiàn)特性更為雜亂。

基于上述情況，在單一工作點(diǎn)下閃元的觸發(fā)條件不夠充分，存在漏檢可能。Ⅰ類和Ⅳ類閃元在溫度低、積分時(shí)間短的工作點(diǎn)下易被觸發(fā)，Ⅱ類閃元在溫度高、積分時(shí)間長(zhǎng)的工作點(diǎn)易被觸發(fā)，Ⅲ類閃元觸發(fā)條件較為隨機(jī)。因此，閃元標(biāo)定應(yīng)考慮在多工作點(diǎn)下提供盡可能充分的激發(fā)條件，以便對(duì)閃元進(jìn)行充分標(biāo)定。

3 閃元標(biāo)定方法及分析

在GB/T 17444-2013 定義下［18］：利用中波293K 溫度（長(zhǎng)波利用308K 溫度）的面源黑體進(jìn)行測(cè)試，如果噪聲電壓大于2 倍的平均噪聲電壓，則認(rèn)為是過(guò)熱像元。除了國(guó)標(biāo)以外，其他國(guó)家的公司等也給出了一些標(biāo)定的方法。法國(guó)Sofradir 公司認(rèn)為噪聲等效溫差大于平均值2 倍、響應(yīng)率超出平均值±30%、漏電流超出平均值30%的像元為無(wú)效像元；德國(guó)AIM 公司將噪聲等效溫差大于平均值2 倍、響應(yīng)率小于平均值50%或者大于1倍、噪聲電壓大于平均值5倍的像元定義為無(wú)效像元［19］。上述標(biāo)定方法包含了盲元與閃元兩類無(wú)效像元，盲元主要通過(guò)響應(yīng)率來(lái)進(jìn)行標(biāo)定，而閃元主要通過(guò)噪聲電壓、噪聲等效溫差等進(jìn)行標(biāo)定。在多種方法對(duì)比下，時(shí)域噪聲能對(duì)波動(dòng)變化進(jìn)行較好的量化，且易于工程上實(shí)現(xiàn)。本文選擇時(shí)域噪聲均值的2倍作為閃元檢測(cè)值。

對(duì)于固定的工作點(diǎn)而言，原始圖像的均值時(shí)域噪聲為恒值，定義為S，表達(dá)式為

式中，m、n分別為探測(cè)面陣的行列數(shù)。

在固定工作點(diǎn)下，面陣探測(cè)器中正常像元AD，Di，j，N2read均相似，令R=EP(i，j)·AD·t，Q=Di，j.t+N2read。在固定工作點(diǎn)下，正常像元對(duì)應(yīng)的R、Q相近，可視為固定值。而如上文所述，閃元可以看作在正常像元上疊加了噪聲，所以閃元在灰度域中的時(shí)域噪聲可以由式（7）簡(jiǎn)化為

原始圖像中閃元時(shí)域噪聲與圖像時(shí)域噪聲均值比值為

可以看出，原始圖像中ηi，j偏大的高響應(yīng)率閃元更容易滿足檢測(cè)條件而被檢出；而對(duì)于ηi，j偏小的低響應(yīng)率閃元?jiǎng)t較難被檢出。因此，利用原始圖像進(jìn)行閃元檢測(cè)容易對(duì)響應(yīng)率較低的閃元造成漏檢。

能量域圖像相較于原始灰度圖像，能夠降低圖像的非均勻性，同時(shí)響應(yīng)值不受積分時(shí)間的影響［20］，適合應(yīng)用于復(fù)合條件工作點(diǎn)下的紅外檢測(cè)場(chǎng)景。將式（5）變換為灰度值關(guān)于幅亮度的函數(shù)

式中，Xi，j為原始圖像的像元灰度值；Li，j為像元的接收到的輻亮度值，可以將L看作原始圖像X經(jīng)過(guò)變換后得到的能量域圖像。

在能量域圖像上，閃元的時(shí)域噪聲表達(dá)式為

能量域圖像的噪聲均值為

式中，A=

能量域圖像中閃元噪聲與均值噪聲比值為

在能量域圖像中，當(dāng)ηi，j偏大時(shí)，閃元較難被檢出；當(dāng)ηi，j偏小時(shí)，閃元更容易被檢出。

同一閃元在能量域圖像和原始圖像的比值結(jié)果對(duì)比為

如式（15）所示，ηi，j較小時(shí)，閃元易在能量域圖像檢出；ηi，j較大時(shí)，閃元易在原始圖像檢出。能量域圖像彌補(bǔ)原始圖像中由于響應(yīng)率較低造成的漏檢；原始圖像彌補(bǔ)能量域圖像中由于響應(yīng)率較高造成的漏檢，二者結(jié)合進(jìn)行閃元標(biāo)定解決了由于探測(cè)器非均勻性造成的閃元漏檢，這樣可以使得閃元標(biāo)定更加充分，提高其檢測(cè)概率。

將利用能量域圖像和原始灰度域圖像分別在多個(gè)工作點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定檢測(cè)，以對(duì)應(yīng)工作點(diǎn)的2 倍時(shí)域噪聲均值作為閾值，將檢測(cè)結(jié)果做并集處理獲得閃元表。流程示意圖如圖6，算法實(shí)現(xiàn)如表1。

表1 閃元標(biāo)定算法Table 1 The calibration method for flickering pixels

圖6 檢測(cè)方法示意圖Fig.6 Diagram of detection method

4 實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證

利用320×256 中波3～5μm 碲鎘汞紅外焦平面探測(cè)器和法國(guó)HGH 公司面源黑體（DCN 1000H4）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。以五個(gè)不同探測(cè)溫度（303 K，313 K，323 K，333 K，343 K），4 個(gè)不同積分時(shí)間（3 200 μs，640μs，960 μs，1 280 μs）組成20 個(gè)不同工作點(diǎn)，在20 個(gè)工作點(diǎn)下對(duì)均勻輻射黑體進(jìn)行成像。

在不同工作點(diǎn)下，閃元數(shù)量、位置均不同，表2 為在各工作點(diǎn)下檢測(cè)閃元的數(shù)量變化。正常像元的噪聲隨溫度和積分時(shí)間增加，均值噪聲增加，閃元的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)在提高。但閃元的噪聲并不是成比例增長(zhǎng)，Ⅱ類閃元噪聲會(huì)隨工作點(diǎn)噪聲均值增加而減小，部分Ⅰ類、Ⅳ類閃元增長(zhǎng)幅度小于檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的提高幅度，這些閃元會(huì)被逐漸增長(zhǎng)的噪聲所淹沒(méi)，難以被檢測(cè)出來(lái)。所以表2 整體呈現(xiàn)了檢測(cè)出的閃元數(shù)量隨著積分時(shí)間、探測(cè)溫度的增加而減少。對(duì)單一的工作點(diǎn)而言，會(huì)產(chǎn)生很多漏檢。本文方法在各單一工作點(diǎn)的檢測(cè)數(shù)量均高于灰度圖像檢測(cè)，平均提高了12.49%。

表2 各工作點(diǎn)下的檢測(cè)閃元數(shù)量Tabel 2 Number of flickering pixel detected at each operating point

為探究復(fù)合條件工作點(diǎn)下本文方法的標(biāo)定效果，利用多種方法進(jìn)行復(fù)合條件工作點(diǎn)閃元標(biāo)定，結(jié)果如表3 所示。利用波動(dòng)幅度差檢測(cè)更關(guān)注出現(xiàn)的極端數(shù)據(jù)，對(duì)于波動(dòng)頻率高，但波動(dòng)幅度小的閃元容易出現(xiàn)漏檢，其檢出數(shù)量最少。噪聲等效溫差檢測(cè)結(jié)合響應(yīng)幅度和像元噪聲進(jìn)行檢測(cè)，但需要不同溫度下的兩組數(shù)據(jù)，還受到探測(cè)器非均勻性的影響，其檢出數(shù)量高于波動(dòng)幅度檢測(cè)，低于灰度圖像時(shí)域噪聲檢測(cè)和本文方法?；叶葓D像時(shí)域噪聲檢測(cè)以噪聲方差作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，但也受到探測(cè)器綜合響應(yīng)非均勻性的影響，易對(duì)像元響應(yīng)率低的閃元造成漏檢，其檢出數(shù)量高于前兩種方法，低于本文方法。本文方法通過(guò)能量域圖像和灰度圖像檢測(cè)結(jié)果相結(jié)合來(lái)克服探測(cè)器非均勻性的問(wèn)題以減少漏檢，其檢出數(shù)量最多。相較于灰度圖像，本文檢測(cè)方法檢測(cè)出的閃元總數(shù)目整體增加了9.41%。

表3 各類方法在復(fù)合條件工作點(diǎn)下的檢測(cè)結(jié)果對(duì)比Table 3 Comparison of detection results of various methods under compound condition operating points

圖7 為能量域圖像獨(dú)立檢測(cè)出的閃元和原始灰度圖像獨(dú)立檢測(cè)出的閃元對(duì)應(yīng)的像元響應(yīng)率大小。能量域圖像單獨(dú)檢測(cè)出的閃元的像元響應(yīng)率值均小于原始灰度圖像獨(dú)立檢測(cè)出的閃元像元響應(yīng)率，說(shuō)明當(dāng)ηi，j較小的閃元能在能量域圖像檢出；ηi，j較大的閃元能在原始圖像檢出。能量域圖像彌補(bǔ)了低像元響應(yīng)率而導(dǎo)致的漏檢，與灰度圖像檢測(cè)相結(jié)合能夠克服像元響應(yīng)率非均勻性的影響，符合上文推論。

圖7 能量域圖像獨(dú)立檢出閃元和灰度圖像獨(dú)立檢出閃元對(duì)應(yīng)的ηi， j 分布Fig.7 The ηi， j corresponding to the independent detection of flickering pixel in the energy image and the independent detection of flickering pixel in the gray-level image

5 結(jié)論

紅外探測(cè)器因其自身工藝水平不足，存在閃元等無(wú)效像元，加大了紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)難度。在紅外系統(tǒng)實(shí)際使用過(guò)程中系統(tǒng)工作點(diǎn)的改變會(huì)引起閃元位置和數(shù)量的變化。單一工作點(diǎn)對(duì)閃元激發(fā)條件不夠充分，其標(biāo)定結(jié)果無(wú)法應(yīng)對(duì)實(shí)際紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景中探測(cè)溫度、積分時(shí)間的不斷變化。

在總結(jié)閃元產(chǎn)生的原因和機(jī)理的基礎(chǔ)上，根據(jù)閃元時(shí)頻特性的不同將其分為四類典型閃元，分別為Ⅰ類正向爆裂噪聲閃元、Ⅱ類反向爆裂噪聲閃元、Ⅲ類階躍噪聲閃元和Ⅳ類1/f噪聲閃元，并分析了各類閃元在多個(gè)復(fù)合條件工作點(diǎn)變化特性。四類典型閃元由于產(chǎn)生原因不同，在工作點(diǎn)變化時(shí)，特性變化也不同。Ⅰ類正向爆裂噪聲閃元和Ⅳ類1/f噪聲閃元其噪聲隨工作點(diǎn)時(shí)域噪聲增加而緩慢增加；Ⅱ類反向爆裂噪聲閃元其噪聲隨工作點(diǎn)時(shí)域噪聲增加而緩慢減??；Ⅲ類階躍噪聲閃元在某些工作點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)階躍噪聲。除了典型閃元以外還存在了混合多種缺陷的閃元，其特性更為復(fù)雜。

利用原始灰度圖像對(duì)閃元進(jìn)行檢測(cè)，像元響應(yīng)率較大的閃元易于檢出，但像元響應(yīng)率較小的閃元易被漏檢；而能量域圖像能夠在校正圖像非均勻性的同時(shí)響應(yīng)值不受積分時(shí)間的影響，易于檢測(cè)出像元響應(yīng)率較小的閃元，彌補(bǔ)了這一問(wèn)題。二者檢測(cè)結(jié)果相結(jié)合，可使閃元標(biāo)定更加充分。

本文在多工作點(diǎn)下結(jié)合原始灰度圖像和能量域圖像進(jìn)行閃元檢測(cè)，解決了單一工作點(diǎn)對(duì)閃元激發(fā)條件不夠充分和像元響應(yīng)率不均勻所造成的閃元漏檢問(wèn)題。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，單一工作點(diǎn)下閃元檢測(cè)率平均提高了12.49%，整體閃元檢測(cè)率相較于傳統(tǒng)方法提高了9.41%。